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2022 年度 実施状況報告書

高信頼確率的プログラムの開発支援環境の構築

研究課題

研究課題/領域番号 21K11841
研究機関九州産業大学

研究代表者

于 海波  九州産業大学, 理工学部, 准教授 (80848903)

研究分担者 趙 建軍  九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20299580)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード確率的プログラミング / 開発支援環境 / 依存性解析 / プログラムデバッグ
研究実績の概要

本研究では、確率的プログラムの挙動における依存関係を究明し、構築された依存性理論に基づいて、確率的プログラムのテスト、デバッグ、及び保守に関する新しい手法を提案し、確率的プログラムの開発支援環境の実現と評価を行う。本年度では、昨年度定義された依存性モデルに基づいて研究を続き、得られた主な研究成果は以下の通りである。
1) 確率的プログラムの依存性モデルとしての Probabilistic Program Dependence Graph (PPDG)の生成アルゴリズムについて検討し、提案した。また、PPDG に基づいて確率的プログラムを静的・動的スライシングのアルゴリズムについて検討し、提案した。
2) 確率的プログラムにおける新しいデバッグ手法を開発するために、確率的プログラミングシステムにおけるバグの特性など色々な面から続けて調査を行った。具体的には、Github上登録された確率的プログラミングシステムPyMC3と確率プログラミング言語Pyro及びPyroのバクエンドであるPyTorchを利用し、Python言語で開発されたシステムの155個のバグを分析し、確率的プログラミングに関連するバグを絞り込み、これらのバグのバグパタンを抽出した。
3) 既存のバグ検出ツールFindBugs等の現状調査を行い、確率的プログラムのバグ検出ツールの実現方法として、ソースコードをAST(抽象構文木)びバイナリコードに変換した上でバグ検出を行う方針を決め、ツールの構築方法を提案した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

本研究では、PPDG に基づいて確率的プログラムを静的・動的スライシングのアルゴリズムについての検討に時間が予想よりかかってしまい、当初の研究計画より各種ツールの開発が遅れている。今後、時間の配分を調整し、進捗を取り戻したいと考えている。

今後の研究の推進方策

本研究では、今後の研究計画に基づいて実施する予定である。
具体的には、確率的プログラムのバグ分析結果を深く理解し、確率的プログラミングシステムにおけるバグの特性をつかみ、PPDG に基づいた確率的プログラムを静的・動的スライシングのアルゴリズムを定め、デバッグ手法の提案及びツールの開発、評価を行いたい。

次年度使用額が生じた理由

2022年度コロナの影響で、半導体不足より、設備備品の一部は年内の納品ができないため、2023年度に購入することに変更した。2023年度、実験用のデスクトップPC及びデータ整理、成果発表等のためのノートPCを購入する予定。また、2022年度コロナの影響で、オンラインでの論文発表になっていたが、2023年度では、対面で会議に参加し、積極的に他の研究者との交流を図りたいため、旅費が必要になる。また、当初予定していなかった研究補助のための人件費も必要になった。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Bug Patterns in Probabilistic Programming Systems2022

    • 著者名/発表者名
      Shoma Hamada, Haibo Yu, Vo Dai Trinh, Yuri Nishimura, Jianjun Zhao
    • 学会等名
      2022 IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability, and Security Companion (QRS-C)
    • 国際学会
  • [学会発表] 確率的プログラムにおけるバグ分析2022

    • 著者名/発表者名
      西村優里, 于海波
    • 学会等名
      情報処理学会第85回全国大会
  • [学会発表] 確率的プログラムにおけるバグ検出2022

    • 著者名/発表者名
      ヴォダイチン, 于海波
    • 学会等名
      情報処理学会第85回全国大会

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公開日: 2023-12-25  

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